CSPDarknet53

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的

code2035·2024-01-11 13:32

目标检测算法 - YOLOv4

改进：主干特征提取网络：Darknet53->CSPDarknet53特征金字塔：SPP，PAN分类回归层：YOLOv3（未改变）训练时用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑

mango1698·2023-12-04 06:28

yolov5网络结构

以下是YOLOv5的网络结构的主要组成部分：Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干骨干网络。CSPDarknet53是一种修改版的Darknet骨干网

南抖北快东卫·2023-10-31 10:12

基于YOLOv5的火灾烟雾检测系统

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。

txz2035·2023-10-10 06:53

【yolov5】原理

在Yolov5中，常见的Backbone网络包括CSPDarknet53或ResNet。这些网络都是相对轻量级的，能够在保证较高检测精度的同时，尽可能地减少计算量和内存占用。

computer_vision_chen·2023-09-25 21:50

项目一：基于YOLOv7的输电线路销钉缺失检测项目

YOLOv8主要结构：1.Backbone网络：采用CSPDarknet53作为主干网络，在不增加参数数量的情况下提高了网络效果。

share_data·2023-09-03 07:25

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。

湾仔码农·2023-06-19 15:00

pytorch 38 对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比

本博文对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比，分别在vgg16、resnet50、efficientnet_b1和cspdarknet53四个模型进行进行实验，对于

万里鹏程转瞬至·2023-04-18 01:40

【darknet】darknet——CSPDarknet53网络结构图（YOLO V4使用）

【2020.9.13】发布CSPDarknet53结构图YOLOv4模型由CSPDarknet53作为骨干网络BackBone，下图为自己画的CSPDarknet53的网络结构图：注意：YOLOV4使用时删去了最后的池化层

Jared�·2023-04-13 12:25

目标检测之yolo系列模型-yolov4/yolox

文章目录一、yolov4较yolov3的优化点1.1网络结构层面(1)CSPDarknet53（借用CSP结构）(2)SPP(3)PAN（借用PANet）1.2优化策略(1)mosaic4张不同的图片拼接起来

Thomas_Cai·2023-04-09 00:22

项目实践 | 基于YOLO-V5实现行人社交距离风险提示

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式，Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss

小白学视觉·2023-03-30 12:48

【面试复盘】Momenta视觉算法实习生一面

投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍自己的项目、竞赛、实习经历说了大概15分钟3.Yolov3、yolov4、yolov5的区别Yolov4相比yolov3的改进:(1)backbone使用了CSPdarknet53

深度之眼·2023-03-29 15:50

yolov5 VS yoloX VS yolov8

YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。

Azure1120·2023-02-04 08:56

目标检测（3）--YOLOV4、YOLOV5

目录一、YOLOV41、导论2、基本思想（1）backbone网络结构-CSPDarknet53（2）PAN（3）数据增强（4）DropBlock二、YOLOV51、导论2、网络结构3、基本思想（1）BackBone

Struart_R·2023-01-14 12:34

目标检测之YOLOv4算法分析

基本原理网络结构CSPDarknet53最后三个箭头指向输出即三种特征图SPP解决多尺度问题对于同一个特征输出图，进行三种maxpool2d操作，然后将三种操作的输出进行叠加PANet融合上采样、下采样等特征

德林恩宝·2022-12-26 07:01

CSP Darknet53

CSPDarknet53代码复现:这里的代码参考CSDN@Bubbliiiing在之前yolov3的实战篇中，我们了解到yolov3使用的backbone是Darknet53，而今天要展现的是yolov4

kui9702·2022-12-15 07:16

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head - 以YOLOv4为例

在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络；Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层；Head：对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别；以YOLOv4为例：先观察YOLOv4框架：其中，Backbone主要是CSPDarknet53

西界丶·2022-12-02 10:19

YOLO V4 -- 学习笔记

参考视频教程：目标检测基础——YOLO系列模型（理论和代码复现）--PULSE_YOLOV4主要创新·输入端创新：Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练·BackBone(CNN)主干网络：CSPDarknet53

DIAJEY·2022-11-25 06:14

YOLOV4-综述

YOLOV4整体上可以分为以下4个部分，主干网络CSPDarknet53，特征金字塔SPP，PANet，预测部分YoloHead。

daweq·2022-11-22 07:12

yolov5（6.1）学习历险记

常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。（其中yolov5s采用CSPD

旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:05

应用于图像的自注意力机制（SENet、CBAM、ECA）+yolo浅析（CSPDarknet53）+ViT

应用于图像的自注意力机制自注意力机制应用于图像主要结合CNN或transformer实现相关任务，如图像分割、识别和定位等。自注意力可以分为对通道的或对空间的自注意力，或者两者的结合参考原文：Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解经典网络模型1——SENet详解与复现SENetSENet使用了通道注意力机制如下图所示，SENet是将原始数据通过一个卷积操作Ftr，得到c2通道h高w宽的

qq_47698599·2022-11-20 00:55

目标检测：YOLOV4

一、相对于YOLOV3的网络结构改进：1、引入CSP结构：DARKNET53->CSPDARKNET53作者认为CSP的作用：1）增强CNN网络的学习能力；2）移除计算的瓶颈；3）降低内存开销。

wanchengkai·2022-11-19 13:39

YOLOv4网络详解

1.YOLOV4的网络改进部分1、主干特征提取网络：DarkNet53=>CSPDarkNet53、使用Mish激活函数2、特征金字塔：SPP结构，PAN结构1.1主干特征提取网络CSPDarkNet531.1.1CSP

STATEABC·2022-09-25 18:29

目标检测系列--YOLO V4

关于YOLOV4YOLOV4是YOLOV3的改进，相对于YOLOV3来说,YOLOV4做到如下改进：主干特征提取网络:由DarkNet53变成CSPDarkNet53特征金字塔：SPP,PAN分类回归层

l_z_z_z·2022-09-22 11:07

YOLO_v4讲解

文章目录一：YOLO_v4的出现二：yolov4的创新点三：输入端【数据增强Mosaic】【SAT自对抗训练】【cmBN】[LabelSmoothing]四：BackBone【CSPDarknet53】

江南綿雨·2022-06-09 20:52

对于YOLOv4的CSPDarknet53的网络结构详细结构图

最近在学习YOLOv4，针对其主干网络CSPDarknet53的结构图，本人在网上查阅资料后发现结构图并不详细。

只需倾听·2022-06-08 07:56

用Pytorch从零复现YOLOv4网络推断部分手撕代码#2

文章目录Ⅰ.实现目标Ⅱ.开始代码寿司一、CSPDarknet53实现①

Fly_Justin·2022-05-28 07:50

我用YOLO-V5实现行人社交距离风险提示，代码开源！

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方

Amusi（CVer）·2022-05-26 07:03

yolo系列学习笔记----yolov4（SPP原理）

目录1，概述2，yolov4网络结构上的变化2.1，BackBone骨干网络（CSPDarknet53）2.2，增加感受野的SPP结构2.3，特征整合(neck的区别)3，其它的trick3.1常用技巧总结

YOULANSHENGMENG·2022-03-25 09:22

YOLO-v4网络结构解析

YOLOv4模型由以下部分组成：CSPDarknet53作为骨干网络BackBone；SPP作为Neck的附加模块，PANet作为Neck的特征融合模块；YOLOv3作为He

Mirinda_cjy·2022-03-04 10:10

pytorchyolov4训练_GitHub - 0809zheng/yolov4-pytorch: 这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。...

YOLOV4：YouOnlyLookOnce目标检测模型在pytorch当中的实现目录YOLOV4的改进主干特征提取网络：DarkNet53=>CSPDarkNet53特征金字塔：SPP，PAN训练用到的小技巧

weixin_39928099·2020-12-22 18:29

pytorchyolov4训练_yolov4-pytorch